皮尔逊相关性和显著性怎么看
spss调节变量怎么看结果？
spss调节变量怎么看结果？
我也是现学的，打开spss-分析-交叉表，行和列分别为要分析的两个分类变量点击统计，勾选卡方，继续，确定。皮尔逊卡方显著性小于0.05，即有显著相关性，大于0.05，没有显著相关性。
spss调节怎么呈现？
我也是现学的，打开spss-分析-交叉表，行和列分别为要分析的两个分类变量点击统计，勾选卡方，继续，确定。皮尔逊卡方显著性小于0.05，即有显著相关性，大于0.05，没有显著相关性
r越大为什么正相关？
|r|0.95 存在显著性相关；
|r|≥0.8 高度相关；
0.5≤|r|0.8 中度相关；
0.3≤|r|0.5 低度相关；
|r|0.3 关系极弱，认为不相关。
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
cg系数表怎么看？
1、找到相关系数显著性检验表；
2、然后确定自由度（n-m-1）,n,m分别代表样本个数和未知量维度；
3、查找a0.01 ，a0.05，a.010对应的值；
4、将相关系数r与a比较，确定显著性水平。 相关表和 相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间 相关的程度。于是，著名统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自 平均值的 离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为 判定系数）；将反映两变量间 曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为 复相关系数、复判定系数等。